Hello there, ('ω')ノ 学習例によるプロンプト(Few-shot learning)は、特定のタスクを達成するために、少数の訓練例を用いてモデルを効果的に指導する方法です。 このアプローチは、大規模な訓練データセットが不足している場合や、特定のタスクに迅速に適応する必要がある場合に特に有効です。 Few-shot Learningの基本 Few-shot learningは、モデルが少数の例から多くを学び、未見のデータに対して予測を行う能力を開発するプロセスです。この学習方法は、人間が新しいタスクを学ぶ際に少数の例から多くを推測する能力に触発されています。 プロセスのステップ …